論文の概要: Quantum-like Cognition in Process Theories: An Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08604v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 09:26:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.480604
• Title: Quantum-like Cognition in Process Theories: An Analysis
• Title（参考訳）: プロセス理論における量子ライクな認知:分析
• Authors: Sean Tull, Masanao Ozawa,
• Abstract要約: プロセス理論において、量子的認知の多くの側面が図式的に記述できることを示す。 我々は任意のシーケンシャルな決定データが古典楽器モデルのより一般的な形を与えることができることを証明した。 古典楽器モデルを厳格に排除するためには、共同決定のモデル化において並列合成を利用するべきであると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various effects in human cognition, often considered `non-classical', have been argued to be most naturally modelled by quantum-like models of decision making. We extend this approach to describe models of cognition and decision-making in general probabilistic process theories, which include both classical probabilistic models and quantum instrument models as special cases. We show how many aspects of quantum-like cognition can be described diagrammatically in process theories, before using our approach to assess the arguments for quantum-like models. While standard Bayesian classical models are insufficient, we prove that any sequential decision data can in fact be given a more general form of classical instrument model, and see that even simple deterministic models can exhibit all cognitive effects. Restricting attention to instruments induced by measurements, such as classical Bayesian and quantum POVM models, rules out such a result, but is challenged by the fact that such instruments cannot account for certain effects. Finally, we argue that to strictly rule out classical instrument models one should make use of parallel composition in the modelling of joint decisions, and find real world cognitive data violating Bell inequalities.
• Abstract（参考訳）: 人間の認知における様々な影響は、しばしば「古典的でない」と考えられており、量子的な意思決定モデルによって最も自然にモデル化されていると主張されている。 我々は、古典的確率論的モデルと量子機器モデルの両方を含む一般的な確率論的プロセス理論における認知と意思決定のモデルを記述するために、このアプローチを拡張した。 我々は、量子的モデルの議論を評価するために我々のアプローチを使用する前に、プロセス理論において、量子的認知の何つの側面が図式的に記述できるかを示す。 標準的なベイズ古典モデルは不十分であるが、シーケンシャルな決定データが古典楽器モデルのより一般的な形を与えることができることを証明し、単純な決定論的モデルでさえ全ての認知的効果を示すことを確かめる。 古典的ベイズモデルや量子POVMモデルのような測定によって引き起こされる機器に注意を向けることは、そのような結果を規定するが、そのような機器が特定の効果を考慮できないという事実に異議を唱える。 最後に、古典楽器モデルを厳格に排除するためには、共同決定のモデル化において並列合成を利用し、ベルの不等式に反する現実の認知データを見つけるべきであると論じる。

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